package com.heima.wemedia;

import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.heima.utils.common.SensitiveWordUtil;
import org.junit.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * @author huan
 * @serial 每天一百行, 致敬未来的自己
 * @Description
 */
@SpringBootTest
public class test01 {

    @Test
    public void test001() {
        List<String> str = new ArrayList<>();
        str.add("陈玄风");
        str.add("梅超风");
        str.add("陆乘风");
        str.add("曲灵风");
        str.add("武眠风");
        str.add("冯默风");
        str.add("罗玉风");
        //取出前两个元素并在控制台打印输出
        str.stream().limit(2).forEach(System.out::println);
        //使用stream将以郭字开头的元素存入新集合
        List<String> newStr = str.stream().filter(e ->
                e.endsWith("风")).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(newStr);
    }

    @Test
    public void test002() {

        String content = "[\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"近些冰毒时间疫情方面的图书大卖，有助于我们重新认识病毒。但，人类为何对疫情总是束手无策？美国军医杰里米·布朗在《致命流感：百年治疗史》中，介绍了美国对疫情的预防与判断等多种手段，但都难有成效。在病毒面前，反而信息的自由是预防的有效手段。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"作者 |[美]杰里米·布朗\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"01\"\n" +
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                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"临床诊断为何不能准确预测流感病毒的爆发？\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"在急诊室，我们关注的并非关于流感病毒的诸多未知因素。光是处理躺在轮床上的流感病人，就足以让我们手忙脚乱的了。急诊医生关注的问题包括：出现咳嗽、疼痛和打喷嚏等症状的病人，是否患有流感？需要用药物治疗吗？需要让病人住院吗？\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"大多数急诊医生，包括我自己，通常都不愿意为患者进行快速流感测试，而是依赖患者的描述和症状。如果患者发冷、流鼻涕，如果他身体疲惫、发烧和盗汗，如果他感觉有一种像被车子碾压过的疼痛，如果时值深秋且他的室友在一周前有同样的症状，那么他很可能患有病毒性流感或非常相似的疾病。这一诊断自有其合理性，因为大多数医生都记得他们在医学院所学的内容：如果实验室检测结果对于患者的治疗措施没有任何影响，则无须做此类检测。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"我在急诊科接诊的几乎所有流感患者都无须住院，只是建议他们服用一些非处方药来控制发烧和身体疼痛，并且多休息、多喝水。如果实验检测能够验证我的临床诊断，那么这个治疗计划不会有丝毫变化。如果实际上不是流感病毒在作祟，而是十几个导致流感样疾病的病毒中的一个，结果将是相同的。患者仍然无须住院，仍然需要服用泰诺或美林治疗发烧和身体疼痛，仍然需要在家休息并多喝水。既然如此，我几乎从不进行快速流感检测，这对于我治疗病人的方式没有任何影响。基于这些原因，临床治疗通常不进行流感检测。\"\n" +
                "    },\n" +
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                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"即使医生进行了流感检测，检测结果也只能显示患者的情况，而不能向当地卫生部门说明有关流感病例的数量。而关于流感病例数量的信息非常重要，因为只有获得该信息，才能在社区层面进行计划，并在必要时采取诸如关闭学校等特殊措施。为此，需要报告每位患者的数据。\"\n" +
                "    },\n" +
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                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"这本身便是一项艰巨的挑战。数据收集依赖于医院及其工作人员的配合；除了业已繁重的工作之外，他们还必须审查当天的工作，填写表格，记录他们治疗的流感病例数量。报告是否持续进行，是否及时全面，这里面可能会存在重复统计。如果流感患者先在急诊科就诊，然后住院，应将其计入急诊科统计数据还是住院病人统计数据（或同时计入两者）？此外，应该由谁填写表格？护士？医生？助理医师？与所有检测一样，流感检测须支付检测费、实验室材料费以及技术人员将结果输入计算机的人工费。为了达到监测目的，对全国成千上万名患有流感样疾病的人进行流感检测，可能会花费数百万美元。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"美国许多州请求——但不是要求——初级保健医生、儿科医生、内科医生和紧急护理诊所追踪具有流感样症状的患者数量。在加州，约有150家医疗机构这样做。但在拥有近2000万人口的佛罗里达州，只有43家医疗机构加入了流感跟踪系统。美国疾病控制与预防中心建议，每一家医疗机构为25万人提供数据，因此佛罗里达州仅有获得有用统计数据所需数量的一半。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"仅仅依靠医疗保健机构（他们可能已经难以满足患者护理的需求）的合作和志愿精神，则意味着他们提供的流感数据有时可能缺乏及时性或完整性。从某种意义上说，我们获得的是一些拼凑的信息，对于整体规划毫无用处。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"[美]杰里米·布朗著，王晨瑜译\"\n" +
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                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"社会科学文献出版社，2020年3月版\"\n" +
                "    },\n" +
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                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"在平均8小时的急诊科轮班中，我会接诊30~50名（在秋季和冬季，这一数量可能会增加10名或更多）出现流感症状的新患者：咳嗽、发烧、身体疼痛、发冷、疲劳、出汗、流鼻涕，以及喉咙疼。一些患者可能只出现其中一种症状，而有些患者也可能出现呕吐——或者可能只是呕吐。现在要求我估计这些病人中有多少患有流感。我应该报告所有有疼痛、发冷、发烧其中一种症状的患者，还是仅报告同时有疼痛、发冷和发烧症状的患者？如果他们仅是发烧和呕吐，但没有身体疼痛呢？如果没有实验室检测来诊断导致病人患病的确切病毒，我便无法确定病人是否真正患有流感，还是患有导致流感样症状的诸多流感样疾病中的一种。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"临床判断，只能使我做出相当不精确的最终诊断：“发烧”或“病毒综合征”。如果我做出病毒性流感的诊断，该诊断可能只是有时正确。就病人护理而言，这种做法并无不当之处。但如果是收集有关流感季严重程度的数据，那么这种做法则不可取。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"很多病毒都可以让人生病。鼻病毒可以引起普通感冒。轮状病毒可以引起恶心、呕吐和腹泻。腺病毒会导致结膜炎、咳嗽、流鼻涕和身体疼痛。人类呼吸道合胞病毒通常会感染幼儿，导致他们发烧、咳嗽和流鼻涕。但这些都不是流感病毒。而我们仅仅想要追踪流感病毒。如果不进行检测，初级保健医生便无法得知是哪种病毒导致了病人出现的症状。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"如上所述，这一点对患者无关紧要。对所有病毒的治疗方式都是一样的，因此不需要进行昂贵的实验室检测。但如果你是一名流行病学家，并且想要预测下一次流感疫情会在何时何地暴发，则必须追踪流感病毒。你不能依赖医生的临床诊断。因此，必须使用实验室测试来区分流感样疾病和真正的流感病例。在急诊室，基于以上概述的种种原因，我几乎从未采用过流感拭子，但我的同事有时想知道病人的“流感”是否为真正的流行性感冒，因此有时我会对患者进行拭子采样——使用小工具来回答大数据问题。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"有时候，数据收集可能会产生反作用。1992年夏天，阿拉斯加州费尔班克斯市的公共卫生实验室从一名初级保健医生办公室那里收到了9个阳性流感拭子。这些拭子全部来自9岁以下的儿童，由于儿童在流感季往往是首先发病的人群，因此这并不奇怪。但不寻常的是，这些病例出现在通常的流感季之外的夏季。病例的上升引起了美国疾病控制与预防中心的注意。该中心向费尔班克斯派遣了一名工作人员，试图确定这些病例是否可能意味着将会暴发新一轮的流感疫情。这名工作人员便是阿里·汗（Ali Khan），现任内布拉斯加大学医学中心公共卫生学院院长，当时是美国疾病控制与预防中心的医学流行病学家。阿里·汗担心：该流感可能是一种大流行性流感病毒。毕竟，1918年流感大流行出现了两波，其中第一波异乎寻常地出现在春季和夏季。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"人们从未听说过1992年费尔班克斯流感疫情，因为它根本不存在。汗之所以被派往阿拉斯加，是因为一位儿科医生工作有些过于细致，对每名流鼻涕的患者都进行了流感拭子采样。流感的发生率在夏季一般很低，该儿科医生的细致检测仅反映了通常的流感病例数量，而且这些数据仅来自一名医生的办公室。总体而言，流感病例并未超出平常的数量。这一场虚惊完全是由数据引发的。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
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                "        \"value\": \"02\"\n" +
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                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"大数据为何不能准确预测流感病毒的爆发？\"\n" +
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                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"在当今时代，可以通过谷歌等搜索网站获得许多问题的答案。我应该去哪儿吃饭？飞往圣达菲的机票多少钱？“你有感冒药吗？”的法语翻译是什么？我得流感了吗？请用谷歌搜索答案吧。在不到1秒的时间内，将有超过150万条结果出现在你的浏览器中。你可能会看到由泰诺赞助的网页信息：“感觉身体不适？你所在的地区流感病毒非常活跃。”你也可能发现WebMD链接：“流感还是感冒？了解它们的区别。”在更早的时期——比如说2008年冬天——谷歌会利用你提出的关于流感的问题，来回答流感正在何时何地传播。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"谷歌进行流感预测的尝试始于2008年的一项新服务：谷歌流感趋势（Google Flu Trends）。首先，谷歌回顾了过去5年中已经完成的数10亿次搜索。在美国，每年至少有9000万成年人在谷歌搜索医疗信息。谷歌搜索了与流感相关的查询（例如“咳嗽”或“发冷”），并将其与美国疾病控制与预防中心的历史流感数据进行匹配。然后，谷歌利用这些查询来预测未来可能发生的情况。例如，2008年1月28日，关于流感的查询数量在谷歌流感趋势上飙升。两周后，美国疾病控制与预防中心报告称流感感染病例出现上升。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"硅谷提供实时流感数据的能力远超行动缓慢的医院、科学家和医疗官方机构。如果算法准确无误，谷歌流感趋势可以帮助政府和医疗行业在流感季到来时做好准备并及时做出反应。在预防或遏制流感暴发的工作中，一项重要任务便是准确找出患有流感的病人。正如我们所见，这项任务远比听起来要复杂得多。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"谷歌流感趋势似乎是一种解决方案，或者至少是一种能提供一些医生和护士无法提供的深入、广泛和复杂信息的大数据工具。计算机利用简单的谷歌搜索来完成相当复杂的任务：预估流感造成的负担。情况看上去是这样的。有一段时间，谷歌流感趋势好像红极一时。它似乎预测了加拿大、澳大利亚和几个欧洲国家的流感，并得到了抗病毒药物销售数据的证实。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"然而，2009年却出现了问题，谷歌流感趋势低估了美国甲型流感暴发的风险。谷歌的算法已经更新，包含了更多的与流感直接相关的搜索词，以及更少的与其并发症有关的搜索词。此次问题成为未来更多事件的先兆。2012年的冬天，给谷歌流感趋势以致命一击。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"那一年，美国流感季出现了一种相当致命的病毒，导致发病率及死亡率均高于正常情况。但当流感季结束时，人们发现谷歌高估了业已很高的流感感染数量，其偏差超出了实际值的50%。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"谷歌流感趋势（Google Flu Trends）\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"哪里出了问题？也许谷歌的算法过于笨拙。它必须每年重新校准，因此从未达到其应有的精确度。或许这个问题更具根本性，而且与谷歌自身有关。毕竟，谷歌的核心使命，不是提供关于流感流行程度的最佳数据。相反，谷歌是一家把追求利润放在首位的公司，其核心商业模式主要是通过其强大的搜索引擎产生广告收入。在具有较大影响力的《科学》杂志上，有文章声称谷歌对算法进行的一些调整是为了改进其商业模式，而这是以牺牲预测准确性为代价的。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"也许很多人，在谷歌上搜索有关流感的关键词，并不是因为他们生病了，而是因为他们害怕生病。这些“焦虑不安”的互联网用户从未生病，但他们的搜索仍然成为谷歌数据采集的一部分。要记得，2012年流感的形势尤为凶猛，其严重程度得到了媒体的关注和报道，并被纽约定性为突发公共卫生事件。也许这些因素增加了利用谷歌搜索“流感”的人数，但这当然不等于感染流感的人数。最终，谷歌流感趋势至少在一个方面非常准确：量化其用户对流感关注度的高峰和低谷。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"这一切背后，可能是人们的狂妄自大。通过大数据，人们确实能够前所未有地观察数百万个数据点，但这些数据点并不总能反映出基层的准确情况。在2016年的总统选举中，几乎每个数据点都表明希拉里会获胜。另一个例子便是波士顿的“颠簸的街道”（Street Bump）App，它使用智能手机中的加速度计来检测道路中的坑洼；波士顿市民会自动把坑洼位置的数据发送给App。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"然而，该应用程序收到的关于坑洼位置的信息，仅来自年轻、富裕的车主——那些通常会使用像“颠簸的街道”这样的应用程序的人。尽管这一具体的数据集非常完整，但它没有反映出波士顿所有坑洼的位置，正如政治民意调查没有反映出希拉里在密歇根州、威斯康星州和宾夕法尼亚州获得选票的情况。实际情况，比我们想象的更为广泛、复杂。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"这是否意味着如果没有更传统和经过验证的方法的支持，前沿技术便毫无价值？在1918年的流感大流行发生95年后，虽然科技经历了日新月异的发展，但我们仍然不能准确判断感染流感病毒的人群。也许综合使用传统工具和创新技术——流感咽喉拭子和大数据算法——可以帮助我们最有效地识别感染人群并遏制流行疾病发生。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"于1984年创立了首个计算机流感追踪程序的法国流行病学家艾伦-雅克·瓦伦隆（Alain-Jacques Valleron）表示：“今天，人们很难想象没有现有的系统就可以进行疾病监测。”“新系统过分依赖现有的老系统，以至于在没有它们的情况下便无法运行。”\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"一些人预测，谷歌将再次更新谷歌流感趋势并改进其算法。但在2015年8月，谷歌流感趋势团队却发出了告别信。他们停止了网站运行，并开始“授权一些机构”，例如公共卫生学校和美国疾病控制与预防中心，使用数据来构建自己的模型。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"我们需要监测流感患者数量，是出于多种原因。如果没有准确的统计，就无法追踪流感的进展和消退。卫生部门需要准确的数字来做好准备——无论是储存疫苗还是向公众提供有关流感风险的建议。疫苗生产商根据以往的统计数据，以确定当年的疫苗是否对症。此外，了解某一年的流感病毒的确切情况，对预测下一年流感病毒的发展趋势至关重要。\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"如果大数据和科技手段无法统计流感患者数量，又有什么手段可以实现这一目标呢？\"\n" +
                "    },\n" +
                "    {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"03\"\n" +
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                "        \"value\": \"“流感美元”：股市也能预测流感病毒的爆发？\"\n" +
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                "        \"value\": \"大概在谷歌流感趋势推出的同时，爱荷华大学的福雷斯特·尼尔森（Forrest Nelson）率领经济学家团队，尝试了一种不同的方法来估算流感造成的负担。尼尔森花了数年时间研究预测和经济学重叠的边界：股市。当我们购买一家公司的股票时，我们相信它将会发展壮大，超越竞争对手，并产生利润。相信这家公司未来将会成功的人越多，其股价就会越高。\"\n" +
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                "        \"value\": \"相反，如果我们认为一家公司的发展前景黯淡，将来不会取得成功，其股价将随着股东的争相出售而下跌。尼尔森将股市预测应用于政治，用于预测选举结果，然后又将目标转向流感。他能够利用各种迥然不同的专业知识来预测流感病人数量吗？\"\n" +
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                "        \"value\": \"这个问题催生了爱荷华州流感预测市场（Iowa Flu Prediction Market）。尼尔森从该州众多了解流感的人中，选择了护士、校长、药剂师、医生和微生物学家，希望他们提供的综合信息能够帮助自己了解当前的流感患者数量，并预测未来的流感患者数量。\"\n" +
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                "        \"value\": \"2004年1月，该项目开始启动。尼尔森仅邀请了52位具有不同背景的医护人员参与交易。他获得了一笔补助金，并给了每名交易员50美元。利用这笔资金，他们根据美国疾病控制与预防中心之后发布的一份显示流感活跃情况的地图来购买和出售合约。例如，你可以在1月购买2月第1周的合约，该合约代表在爱荷华州有广泛的流感活动，并会在美国疾病控制与预防中心的流感地图上以红色显示。或者根据掌握的所有信息，你可能认为流感活动范围只是零星的（在地图上以绿色显示），那就可以购买代表绿色的合约。一份显示美国疾病控制与预防中心最终发布的实际流感水平的合约价值1美元。所有其他合约都毫无价值。\"\n" +
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                "        \"value\": \"爱荷华州流感预测市场延续了几个流感季，并在早期取得了一定的成绩。它对美国疾病控制与预防中心公布的官方流感患者数量的预测准确率达到90%，尽管后来该数值有所下降。但是，也存在问题：难以找到足够的对该项目感兴趣的医生。大多数医生告诉尼尔森，他们根本没有时间进行交易。而且项目资金不足，他无法再提供现金。\"\n" +
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                "        \"value\": \"因此，他采用了“流感美元”的虚拟货币形式，以维持该项目的运作。但那些参与该市场的人似乎厌倦了使用虚拟货币，导致参与率下降。尼尔森的一位合作研究人员去世了，另一位转移到其他研究领域。2012年，爱荷华州流感预测市场停止了交易。\"\n" +
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                "        \"value\": \"当我采访尼尔森时，他已经退休了，正在得克萨斯州奥斯汀市安享晚年。“自1988年以来，它便是我的心头肉，”尼尔森告诉我，1988年是他创办的总统预测市场首次运行的那一年。他承认，经营流感预测市场在时间和金钱方面的成本都很高，而且他对没有获得医学界的更大支持而感到沮丧。但他从不认为预测市场会取代传统的流感监测。相反，预测市场可以作为补充，为公共卫生官员提供另一个数据点。而且和所有父母一样，他仍为自己的“心头肉”感到骄傲。\"\n" +
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                "        \"value\": \"疾控中心为何也不能准确预测流感病毒的爆发？\"\n" +
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                "        \"value\": \"谷歌搜索和医生的诊断报告，都流向美国疾病控制与预防中心的一个下属机构：位于亚特兰大的国家免疫和呼吸疾病中心。该中心包含流感部门，在里面工作的300名工作人员，必须利用手边的数据预测、跟踪、推荐流感治疗方案；其中一些数据有用，一些存在缺陷，还有一些是两者兼而有之。\"\n" +
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                "        \"value\": \"该部门依赖于临床实验室（例如我所在的位于华盛顿特区的医院的临床实验室）以及公共卫生实验室（例如位于费尔班克斯的那个）的工作。每周，美国各地约2000名医疗服务提供者——护士、医生以及他们的助手——会填写一份表格，向美国疾病控制与预防中心报告他们接诊的患有流感样疾病的病人数量。这些来自抗击流感前线的报告颇为耗时但价值很高，但它在数据质量方面存在明显的局限。一名医生可能会报告“流感”，而另一名看到类似症状的医生可能会报告“发烧”“肠胃炎”“病毒综合征”——这些都是流感样疾病。当需要汇总数字并向美国疾病控制与预防中心报告流感样疾病活动时，电子病历可能包括这些诊断中的部分或全部，或根本不包括其中的内容。\"\n" +
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                "        \"value\": \"美国疾病控制与预防中心，还依靠医院实验室上报的流感检测数量，以及其中阳性病例的数量。你可能认为，这些数据比检查电子病历更准确，但这里的流感真实发生率也可能会有所不同，具体取决于哪些患者进行了检测，以及诊所和医院的位置。有些医生，只有在接诊病情严重的患者或癌症、艾滋病或其他并发症患者时，才会进行流感检测。\"\n" +
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                "        \"value\": \"在这种情况下，进行检测的患者总数是有限的，但阳性病例的数量却很高。或者可能得到相反的结果：其他医生——即使是在同一家医院——他们会对许多患者进行检测，而不仅仅是患有慢性疾病的患者。在这种情况下，样本量虽然非常大，但流感阳性病例的数量相对较少。在这两种情况之下，这些数字仅包括了那些选择去就诊的病人，以及那些选择对患者进行检测的医生。美国疾病控制与预防中心必须正确看待这些不完美的、有时相互矛盾的信息。\"\n" +
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                "        \"value\": \"而且，我们在这个过程中完全是被动的。这些数字，只能说明已经发生的事情。收集数据以及向公众报告数据之间的时间间隔，可能是几天、几周或更长的时间。这些数据，或许能够表明流感造成的负担（在特定地方的影响），但它落后于流感的流行程度，即实际的流感肆虐程度。它指明了流感在过去的状态，但并未指明流感在目前或将来的状态。例如，如果我在11月的第1周接诊了3名流感患者，第2周9名，第3周30名，那么我可以合理地估计，在11月的最后一周，我接诊的患者可能多达70名。基于此，我会为疫情暴发做好准备。但这些数据，可能根本无法预测患者数量的增长。也许流感疫情在第3周达到顶峰，之后新病例数量将开始下降。如果事实真的如此，那么我的准备便毫无意义。\"\n" +
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                "        \"value\": \"而这正是当前正在发生的情况。2018年1月的前几周，确诊的流感病例数量突然大幅增加。患者数量已经达到顶峰还是会继续攀升呢？没人知道。与此同时，媒体继续将数据解读为流感大流行，忘记了2009年猪流感的教训。当那一次疫情结束时，实际流感死亡人数低于常规流感季。\"\n" +
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                "        \"value\": \"药物销售数据和社会问卷调查能预测流感病毒的爆发吗？\"\n" +
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                "        \"value\": \"统计和预测流感活动的难度巨大。谷歌流感趋势的尝试以失败告终，而现已解散的流感预测市场也并未提供独到见解。来自诊所和实验室的数据不完整，有时具有误导性。那么，还有什么其他可行方案呢？\"\n" +
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                "        \"value\": \"一种方法是完全跳过医院和医生的数据，更多地关注患者群体。因为，只有少数具有流感样症状的患者，会咨询他们的医生或前往当地急诊科就诊，所以必须找到一种方法来发现那些留在家中或只是购买非处方药的大多数患者。像来德爱（Rite Aid）或西维斯（CVS）这样的全国性连锁药店，都存有关于它们前一天或前一周的流感药物销售数据。\"\n" +
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                "        \"value\": \"这些数据具有实时可用性，精确度近乎完美。它不依赖于诊断的主观判断或流感检测的决定，而是当流感正在发生时，将扫描所购药物的收银机与购买的产品数据库联系起来。它并不区分真正的流感和流感样疾病，但两者发生的概率通常是一致的。\"\n" +
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                "        \"value\": \"事实上，纽约市卫生局已经采用这种策略来快速预测流感暴发。该部门在这方面的工作始于1996年，当时的重点是监测导致肠胃炎的介水传播疾病，首先接收的是关于止泻药销售的周报告，并很快扩展到跟踪流感样疾病的药物。纽约市卫生局任务艰巨，因为它估计至少有400种不同的感冒药物在售。幸运的是，它能够将药物范围缩小到最常用的50种左右，这些药物的描述中含有“流感”或“咳嗽”等词语。\"\n" +
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                "        \"value\": \"该项目还实时地收到了数据。几乎所有药店，都把当天的销售情况在第二天报给了卫生局。但当纽约市卫生局审查其在3年内监测早期流感的表现时，却感到失望。尽管药物监测系统反映了秋季和冬季流感病例的自然上升和下降，但它无法发现任何早期流感信号。\"\n" +
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                "        \"value\": \"谁也说不清这到底是为什么。也许人们在流感发生之前提前购买了药物，但之后流感并未发生。也许一个家庭的多个成员使用了同一种药物，因此购买的一个单位的药物并不代表只有一名病人。不管是什么原因，这种方法——在早期使用大数据，比使用传统方法更快地预测流感暴发——仍然没有奏效。尽管如此，纽约市卫生局最近加强了药店监控，目前对感冒和流感的非处方药和处方药均进行了监测。这些措施还扩大到曼哈顿以外的药店。纽约市卫生局目前能够掌握皇后区和布鲁克林区购买止咳糖浆或感冒药的居民数量。\"\n" +
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                "        \"value\": \"马里兰州想出了另一种涉及公众的主意。2008年，该州招募了一支由居民组成的流感追踪队伍。因为马里兰州居民流感跟踪调查项目的实施，人们可以自愿在由该州健康和心理卫生局主办的网站上注册。他们每周回答一次几个关于他们或他们家庭成员是否有流感样症状的简单问题。这些数据直接来自源头，而且仅依赖于症状的存在，因此无须分析流感药物的销售量或在实验室发现的流感病毒检测呈阳性的患者数量。在第1年，超过500名马里兰州居民报名参加该项目，近一半的人每周回复一封提醒邮件。从那时起，该项目的参与者已增加到2600多名。\"\n" +
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                "        \"value\": \"我便是参与者之一。我每周都会收到一封邮件。如果我家中没有人咳嗽、发烧或喉咙疼，那么我只需点击一个简单的链接，两秒钟便可完成。如果家庭成员具有流感样症状，所需时间会长一点。然后，马里兰州居民流感跟踪调查会询问具有流感样症状的人是否寻求了治疗，在他们生病前一周是否旅行过，或者是否因此影响了他们的日常活动。\"\n" +
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                "        \"value\": \"虽然并非每个人都记得填写每周报告，但产生的数据与其他监测方法的数据非常接近。例如，在2014-2015年马里兰州流感季期间，专业医护人员自愿报告的流感样疾病症状发病率为1.6%；该州急诊科报告的发病率为2.3%；由居民参与的马里兰州居民流感跟踪调查报告的发病率恰好处在前两个数值中间，为1.9%。\"\n" +
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                "        \"value\": \"马里兰州居民流感跟踪调查系统，同样具有我们以上讨论的局限，居民报告的症状并非仅由流感引起。积极参与该项目的是热心的居民，他们以某种方式了解到这项调查，在线注册并每周报告他们家庭成员的症状。这个自愿参与的流感观察者群体，在总人口中的典型程度如何？他们与波士顿市“颠簸的街道”App用户相似吗？与马里兰州其他人群相比，该群体罹患流感样症状的概率更低还是更高？我们不知道这些问题的答案。\"\n" +
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                "        \"value\": \"但我们知道，有些公民除了报告症状之外，还采取了更多的行动。他们太热衷于研究流感，以至于把它当成了职业、一种业余调查和学习的途径。互联网上到处都是草根流感群体。有些博客是由一个人维护的，通常具有非常具体的意图，而其他博客似乎更客观，只提供关于流感的具体信息而不对其做任何编辑。但是，他们能实现一些大型科技公司和庞大的官僚机构无法做到的事情吗？\"\n" +
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                "        \"value\": \"媒体自由和信息共享是预防流感病毒的有效手段\"\n" +
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                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"莎伦·桑德斯（Sharon Sanders）是FluTrackers.com网站的主编，她在位于佛罗里达州温特帕克市的家中办公。该网站虽然并不精致，但规模庞大，有数十个老式的聊天论坛，专门讨论流感和其他传染病。2005年暑期，小布什总统阅读了一本关于流感历史的书。桑德斯大约就在那时候开始构思创建该网站，而它的外观和设计自此以后并未发生太大的变化。桑德斯没有医学背景，但很多年前，在她看到美国有线新闻网医学记者桑杰·古普塔（Sanjay Gupta）的电视片段后，便开始对流感着迷。古普塔刚刚采访了位于亚特兰大的美国疾病控制与预防中心，并解释了流感疫情的周期性特征。桑德斯之前没有听说过周期性流感，加之她生性好奇，想了解更多相关信息，因此用谷歌进行了搜索。（如果她在几年后进行搜索，其搜索记录会被谷歌流感趋势采用——尽管她并未感染流感。）\"\n" +
                "    },\n" +
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                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"她找到了两个讨论网站（现已停止运行），即Flu Wiki和CurEvents。人们在这些网站上就流感大流行的各个方面进行严谨的讨论，包括准备工作、医护工作者、1918年流感大流行数据、医学因素和传统医学。桑德斯回忆起一次特别激烈的讨论，是关于迁徙野生鸟类是否会传播流感的话题。参与的讨论人员，有的是野生动物支持者，有的是具有科学背景的人士，他们形成了不同的阵营。然后，情况变得很糟糕。讨论的主题后来转变为购买枪支用于个人保护以及其他与流感无关的话题。桑德斯对此忍无可忍，但此时她已经迷上了流感这个话题。\"\n" +
                "    },\n" +
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                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"“很明显，建立新网站是打造更加严肃的网络环境的唯一途径，”她说，“而这正是我们所做的。”她与通过CurEvents认识的一些人成了网络好友。2006年2月，她与两位同道中人——一名软件工程师和一名植物学家——一起推出了FluTrackers。“我们实际上只是关注流感问题的普通公民，没有任何医学背景。”桑德斯表示。我支持民众加入流感监测的活动，但对于像桑德斯创办的网站等大型项目，是不是应该实施一定的质量控制呢？桑德斯有自己独特的观点，她认为在公众中找出她所谓的“尚待发掘的人才”大有裨益。\"\n" +
                "    },\n" +
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                "        \"value\": \"桑德斯的网站上展示的，是美国疾病控制与预防中心和世界卫生组织发布的最新流感信息。“我们的规则很简单，”她说，“禁止互相抨击、言论暴力、讨论政治问题以及宗教辩论。应尊重他人。我们是一个精品网站，一个只供少数希望探索疾病传播尤其是流感疾病传播的网友使用的网站……我们以认真的态度进行探讨，并且乐在其中。”\"\n" +
                "    },\n" +
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                "        \"value\": \"在网站成立的几周内，几位科学家也加入进来，其中大多数是匿名登录。桑德斯可以通过他们的邮件地址证明他们的资历。他们发布了他们认为其他人可能喜欢的新闻和科学论文。负责报道流感的记者也加入进来，但他们几乎都使用了假名。当时（现在也一样），保持匿名状态对于访问该网站和许多其他网站的人来说极为重要。已停止运行的Flu Wiki网站的创始人，在很多年里一直是匿名登录。现在，几乎所有登录FluTrackers 的专业人士和新成员都是匿名的。\"\n" +
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                "        \"value\": \"随着时间的推移，网站的访问量不断增加，FluTrackers将重点扩展到了其他传染病。跟踪流感疫情只是该网站的一项任务。它还报告最新的学术论文、会议记录和专家演讲。但它最大的一个亮点是全球覆盖范围：该网站在2017年前10个月内的页面浏览量接近1800万次。1800万次！人们竟然如此关注流感！\"\n" +
                "    },\n" +
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                "        \"value\": \"FluTrackers.com\"\n" +
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                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"FluTrackers，不仅收集信息，还通过信息传播来进行公众教育。由于拥有如此庞大的用户群体，它甚至被邀请参加美国卫生和公共服务部举办的桌面演习。这些演习评估了在流感大流行期间，在线媒体如何帮助向公众传播信息。对于一家只关注流感信息的本土网站来说，这是一项很大的成就。桑德斯也这么认为。“我知道，一个只存在于网络空间的、由一群有着特殊业余爱好的志愿者组成的国际团体能有如此突出的表现，似乎不太可能，”她坦诚地表示，“但经过了这么多年发展，我们确实做到了。”\"\n" +
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                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"value\": \"FluTrackers翻译了许多外国新闻稿，并被美国疾病控制与预防中心、世界卫生组织和许多其他机构采用。在一封邮件中，桑德斯告诉我，“许多美国政府机构每天都会登录FluTrackers，看看我们有什么发现。”由于其大部分成员具有国际性和基层性，因此该网站通常能够在那些规模更大但灵活性更低的组织之前报告疫情的暴发。桑德斯特别关注中文和阿拉伯语资料，在翻译机的帮助下进行解读。她还学会了寻找各个国家特有的流感活动指标。\"\n" +
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                "        \"value\": \"在媒体受到严格控制的国家，尤其需要这种做法。例如，桑德斯曾经了解到，在埃及的一个特定省份，医护工作者正在挨家挨户地分发关于H5N1流感的小册子，这可能表明那里的流感病例有所增加。桑德斯还追踪了“异常频繁”的报道，这些报道称埃及的家禽养殖场被电器火灾所摧毁。由于政府没有赔偿养殖户因禽流感而造成的养鸡损失，她怀疑——尽管她没有确凿的证据——一些养殖户在制造火灾以获得保险赔付并保护自己免于破产。仅在一个省份，一天内便发生了3起家禽养殖场火灾事故。因此，埃及媒体报道的家禽养殖场火灾事故越多，禽流感上升的可能性就越大。\"\n" +
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                "        \"value\": \"FluTrackers对诸如此类的指标特别感兴趣，因为它们可能提供关于何时会发生新的流感疫情的线索。桑德斯将这项研究与美国疾病控制与预防中心或世界卫生组织的流感报告进行了比较，这些报告显示了流感曾经发生的地点，但没有指明流感可能将会在哪里发生。当然，也有可能出错，但她已经学会了接受自己犯的错误。“我们可能犯错，”她说，“但我们的工作态度却是非常认真的。”\"\n" +
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                "        \"value\": \"虽然FluTrackers没有专人负责事实核查，但发帖人发布任何帖子都需要提供原始新闻来源的链接，除非他们这样做具有危险性。对于那些在埃及等国家向该网站上传信息的人来说，这种危险真实存在，因为在这些国家新闻媒体是受到严格管控的。\"\n" +
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                "        \"value\": \"桑德斯告诉我，与许多关注传染病的博客网站不同，她的网站是非政治性的，没有任何意图，只是向公众提供信息。获取这些信息的成本，仅为每月50美元。令她非常自豪的是，该网站没有从企业、政府或别有意图的人那里获取资金。\"\n" +
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                "        \"value\": \"对于是否会很快暴发类似1918年流感大流行那样的疫情，桑德斯尚未做出定论。她指出，人源化新型流感病毒比以往任何时候都多，但尚不清楚这是否预示着会暴发新的流感疫情。令她感到惊讶的是，在东南亚发现的新型禽流感病毒尚未造成流感大流行。恐怖的是，其中一些病毒的致死率超过50%。对于美国在过去10年间对流感大流行预防工作缺乏关注的做法，桑德斯持批评态度，并对许多流感专家从公共服务部门退休这一情况感到悲伤。她担心，人们缺乏流感知识，将极大地降低联邦政府未来为应对流感大流行而采取的措施的有效性。\"\n" +
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                "        \"value\": \"FluTrackers令人印象深刻，但也存在自身的局限性和监督问题。该网站报告了疑似发生流感的地方，但并非总是能够确认是否真的发生了流感。公共卫生领域的工作人员面临的挑战，是如何处理该网站收集的大量信息。肺炎报告是否表明流感感染的并发症有所增加？如果埃及媒体报道了家禽养殖场火灾事故增加，我们应如何针对这些信息采取行动？我们是否应该针对最近一次暴发的禽流感疫情生产更多的疫苗？还是应该在加快疫苗生产之前获取更多数据？我们真正能够从数据点获得的信息量是有限的。它们通常只会产生更多问题。\"\n" +
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                "        \"value\": \"美国疾病控制与预防中心或世界卫生组织等此类机构，仍然是搜集流感同比上升或下降数据的最佳地点。这些信息以及疫苗接种的数量，也为我们衡量预防工作的成效提供了依据。根据统计速度的快慢，州或市政府当局可能会依据这些数据来帮助卫生官员确定向公众发布的信息的内容。\"\n" +
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                "        \"value\": \"尽管如此，我们仍然没有准确的方法来推测每个季节会有多少流感病例发生。我们不能仅依靠谷歌这样庞大的数据驱动型公司来为我们解决问题，也不能只依赖公众力量，甚至美国疾病控制与预防中心的数据也存在局限。流感病毒是一种最原始的有机体，但我们的先进技术似乎对其毫无作用。我们甚至无法回答关于流感的一个最重要的问题：为什么流感患者数量随季节变化而变化？\"\n" +
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                "        \"value\": \"本文摘自《致命流感：百年治疗史》，小标题为编辑添加，由社会科学文献出版社授权刊发。\"\n" +
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                "        \"value\": \"作者 | [美]杰里米·布朗\"\n" +
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                "        \"value\": \"摘编 | 吴鑫\"\n" +
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                "        \"value\": \"内容编辑 | 徐伟\"\n" +
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                "        \"value\": \"值班编辑 | 崔健豪\"\n" +
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                "        \"value\": \"特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。\"\n" +
                "    }\n]";
        List<Map> contentsMap = JSONArray.parseArray(content, Map.class);
        String textStr = contentsMap.stream().filter(e -> e.get("type").equals("text"))
                .map(str -> (String) str.get("value")).collect(Collectors.joining(","));
        textStr = textStr + ",美国的防疫手段：数据、直觉和其他武器，什么才最有效？";
        System.out.println(textStr);
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("冰毒");
        list.add("特朗普");
        SensitiveWordUtil.initMap(list);
        Map<String, Integer> stringIntegerMap1 = SensitiveWordUtil.matchWords(textStr);
        System.out.println(stringIntegerMap1);
    }

    @Test
    public void test003() {
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("冰毒");
        list.add("特朗普");
        SensitiveWordUtil.initMap(list);
        String content1 = "特朗普在买卖,冰_hmtt_毒制造,做大做强";
        String content2 = "特朗普在买卖,冰,毒制造,做大做强";
        Map<String, Integer> stringIntegerMap1 = SensitiveWordUtil.matchWords(content1);
        Map<String, Integer> stringIntegerMap2 = SensitiveWordUtil.matchWords(content2);
        System.out.println(stringIntegerMap1);
        System.out.println(stringIntegerMap2);

    }
}
